Carga de paquetes
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(readr)
library(ggplot2)
library(plotly)
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
library(DT)
library(readxl)
library(graphics)
library(stats)
Graficos
Gráfico de barras 1
ggplot2_cantidad_delitos <-
estadisticas_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Gráfico cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Delito") +
ylab("Cantidad de Delitos") +
theme_get()
ggplotly(ggplot2_cantidad_delitos) %>% config(locale = 'es')
Gráfico de barras 2
estadisticas_policiales <-
estadisticas_policiales %>%
mutate(mes = format(Fecha, "%B")) %>%
select(Delito, Fecha, Víctima, Edad, Género, Provincia, Cantón, mes) %>%
mutate(Fecha = as.Date(Fecha, format = "%d/%m/%Y"))
ggplot2_cantidad_delitos_mes <-
estadisticas_policiales %>%
ggplot(aes(x = mes)) +
geom_bar() +
ggtitle("Cantidad de delitos por mes") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad de Delitos") +
theme_get()
ggplotly(ggplot2_cantidad_delitos_mes) %>% config(locale = 'es')
Gráfico de barras 3
ggplot2_delito_genero <-
estadisticas_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Género)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Gráfico de tipo de delitos por género") +
xlab("proporción de delito por Genéro") +
ylab("Delito") +
labs(fill = "Género") +
theme_get()
ggplotly(ggplot2_delito_genero) %>% config(locale = 'es')
Gráfico de barras 4
estadisticas_policiales <-
filter(estadisticas_policiales,
grepl('HEREDIA|ALAJUELA|CARTAGO|SAN JOSE', Cantón))
ggplot2_delitos_canton <-
ggplot(data = estadisticas_policiales, aes(x = Cantón)) +
geom_bar() +
ggtitle("Gráfico de la cantidad de delitos por canton") +
xlab("Cantones") +
ylab("Cantidad de Delitos") +
theme_get()
ggplotly(ggplot2_delitos_canton) %>% config(locale = 'es')